基于改进的Adaboost和LBP危险物品检测算法研究
Computer and Modernization（2020）
Abstract
针对目前由于环境亮度、光照等多种干扰因素影响,导致对危险物品检测正确率下降的问题,提出一种利用Ada-boost和LBP的危险物品检测改进算法,实现了提高正确率和快速识别的目的.该改进算法在训练阶段加入对正样本的HSV颜色空间分类,从而提高了级联分类器的检测效率,同时结合改进的LBP算法进行特征值的提取.相比于传统的物体检测方法,将检测正确率提高了2个百分点,达到93.29％.最后将该算法移植到救援机械臂工作平台,实验结果表明,该改进检测算法在实际环境检测中能够准确、快速地识别危险物品,训练效率明显,同时在不同光照亮度条件下具有良好的鲁棒性,满足实用性要求.
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